医疗人工智能发展现状及趋势 完整版

医疗人工智能发展现状及趋势医疗人工智能的重大意义01医疗人工智能应用新模式及关键技术0203医疗人工智能发展问题思考“健康中国”成为国家战略，国家颁布一系列重大支持政策，大力推进2016年，《健康中国2030》发布2017年11月18日党十九大召开，习总书记指出-“提高保障和改善民生水平，加强和创新社会治理”

“实施健康中国战略”，没有全民健康，就没有全民小康。2017年12月8日中央政治局第二次集体学习-习总书记强调-“实施国家大数据战略，运用大数据促进保障和改善民生，推进”互联网+医疗“，让群众少跑腿，数据多跑路”2018年3月5日全国两会报告，实施健康中国战略，注重用互联网、大数据等提升服务和监管效能，下大力气解决群众看病就医难题2018年4月总书记指出，大力发展健康事业，打造身体健康的民族。关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见（国办发〔2018〕26号）意见指出，（一）健全“互联网+医疗健康”服务体系（二）完善“互联网+医疗健康”支撑体系（三）加强行业监管和安全保障

三大重点任务，并提出发展“互联网”医疗服务，创新“互联网”公卫服务，优化“互联网”家医签约服务，推进“互联网”人工智能应用服务等十四项重点工作，鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间和内容，构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式关于深入开展“互联网+医疗健康”便民惠民活动的通知（国卫规划发〔2018〕22号&23号）文件就全面推行便民惠民活动的具体措施通知如下：一、就医诊疗服务更省心，二、结算支付服务更便利

，三、患者用药服务更放心，四、公共卫生服务更精准，五、家庭医生服务更贴心，六、远程医疗服务全覆盖，七、健康信息服务更普及，八、应急救治服务更高效

，九、政务共享服务更惠民，十、检查检验服务更简便需求侧：人民群众医疗健康需求持续攀升来源：36氪研究院老龄人口持续增加截至２０１７年底，我国６０岁及以上老年人口有2.41亿人，占总人口17.3％。慢病人群逐年上升据统计数据：确诊慢病患者近3亿人，发病率每年上升8.7%。供给侧：职业医师数量远远供不应求化解矛盾，促进医疗健康供给侧改革的需要基层医院全科医生数量少，水平一般，且流动性大，难以得到群众的充分信任基层医院医生不能得到良好的培训和充分的信息化支持，导致流动性大尽管基层医院的硬件条件已经大为改善，但是检查结果的互认，检查标准化仍然存在问题人工智能开始应用于医疗健康各个领域医疗人工智能的重大意义01医疗人工智能关键技术及应用新模式0203医疗人工智能发展问题思考具体落地场景1：虚拟助理语义理解语音识别1.医生将使用

AI

虚拟助手（例如使用类似于Apple

Siri的软件工具，但专门针对特定的医疗应用程序）进行练习。2. AI

虚拟助理将通过持续和实时的智能建议来支持患者和健康人员进行健康维护。3、以前只能在医院使用的医疗设备将出现在家庭里，可以进行更精确和及时的监测。4、基于从现有的和广泛采用的数字设备（如智能手机）中收集的数据，未来将出现负担得起的诊断和治疗疾病的新工具。5、机器人和家庭

AI

系统将帮助独立生活的患者。食管癌的早期治疗骨龄智能诊断系统宫颈癌、乳腺癌肺癌影像诊断肺结节检查糖网病医学影像处理医疗影像辅助诊断系统方面，到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》具体落地场景2：医学影像识别具体落地场景3：电子病历与文献分析原理与应用

1、知识抽取

2、

知识融合

3、知识推理

4、质量评估具体落地场景4：药物研发传统药物研发存在巨大的痛点，研发周期长、成功率低，而人工智能与基于药物临床试验计算机模拟技术（CTS）的结合可能极大地提高新药研发效率，降低企业成本。中医辅助诊疗系统舌

诊面

诊手

诊脉

诊图像处理机器学习深度学习知识图谱自然语言处理输入输出传感器数据脉诊：面诊：手诊：诊断结果舌诊：进一步治疗意见：推荐治疗方案用药：具体落地场景5：中医辅助诊疗系统病历数据输入医疗人工智能的重大意义01医疗人工智能应用新模式及关键技术0203医疗人工智能发展问题思考我国医疗人工智能产业发展的机遇与挑战数据质量：数据来源、标记细化程度数据维度：多模态分析数据质控临床应用评价体系商业模式合作模式未来需明确医疗责任主体，划清权责范围人才培养不足及问题缺乏统一规范，制约数据流通电子病历等数据由于数据格式、结构等存在差异，无法实现有效流通识别能力超群，智慧能力有限以辅助诊疗系统为代表的智能诊疗系统智能化程度不足，需在数据、知识推理、建模等方面继续深挖医疗场景复杂，缺乏技术深耕由于数据以及业务理解不足，面向复杂医疗场景的特定技术缺失跨域合作不足，缺乏专家交互中西医各领域专业知识体系纷繁复杂，需要医学同AI领域专家共同的深入交互磨合，相互学习工业和信息化部软课题、白皮书、专报、支撑任务中国信通院适应行业发展的政策措施适应行业发展的政策措施组建产业联盟、建设实验环境，支撑智能医疗技术研究与产业推进围绕“应用、端、管、云、安全、监管”

等环节打造基础研究能力云：云计算、人工智能、区块链国家卫生计生委市场监督管理总局国家发改委